An investigation on the application of predictive control for controlling screw position and velocity on an injection molding machine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Injection velocity is one of the key parameters in the injection molding process that has significant effect on part quality, influencing common problems, such as flashing and short shots. Different products require specific molding conditions, including mold and melt temperatures, velocity profiles, and polymers, making the injection velocity dynamics vary significantly and difficult for high precision velocity control. Two predictive controllers were developed to control the screw injection velocity. The first approach uses a position sensor as feedback and a simplified predictive controller to track an injection velocity setpoint profile. The controller was developed and implemented utilizing single‐step change and multistep change open loop tests. The second strategy uses a multimodel dynamic matrix predictive controller to overcome the nonlinear characteristics of the injection velocity dynamics as the mold is being filled. Velocity feedback is provided by high speed processing of the position analog signal. This approach utilizes several open loop injection velocity profiles to generate corresponding dynamic matrices for the controller. As a result, this controller is modified or retuned automatically when setpoint changes in injection velocity occur, as well as when using different polymers and molds. The close loop results for both simulations and real time control have demonstrated that the two predictive controllers provided good setpoint tracking performance for wide ranging position and velocity profiles. POLYM. ENG. SCI., 47:390–399, 2007. © 2007 Society of Plastics Engineers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».